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摘 要：在医学图像诊断领域，计算机辅助诊断技术已提升了图像诊断的准确性，但针对声带疾病的喉镜图像深度学习模型仍相对稀缺，这在一定程度上限制了声带疾病识别领域的发展。文章采用经典的VGG-Net算法和一种引入注意力机制的算法来对喉镜图像进行分类。通过比较这两种算法在准确率、召回率/灵敏率和特异率方面的表现，评估它们在医学图像分类性能上的优劣。（剩余9092字）
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基于深度学习的声带疾病诊断识别方法比较研究
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